工业视觉与计算机视觉有什么区别呢（工业视觉与计算机视觉有什么区别和联系）

机器视觉是指利用摄像机、摄像机等传感器，结合机器视觉算法，赋予智能设备人眼的功能，从而执行物体识别、检测、测量等功能。根据应用领域和细分技术的特点，机器视觉可以进一步分为工业视觉和计算机视觉两大类。相应地，其应用领域可分为智能制造和智能生活两大类。

工业视觉和计算机视觉在功能目标、硬件要求、算法侧重点、行业成熟度等方面存在一定差异。

从功能目标来看，工业视觉主要解决以前需要人眼进行的定位、测量、检测工件等重复性任务；计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉，利用测距、物体标定、识别等功能实现对外部位置信息、图像信息等的识别和判断。

在硬件要求方面，工业视觉比较高，工业相机的帧率、分辨率等指标需要根据自身需求进行筛选；而在计算机视觉中，除了少数特殊情况外，大部分对摄像头或摄像头的要求都不是不高。

从算法关注点来看，工业视觉算法往往侧重于提高精度；而计算机视觉算法则相对困难，主要集中在使用数学逻辑或深度学习方法来进行物体标定和识别。

从行业成熟度来看，工业视觉相对成熟，已广泛应用于半导体、封装等行业的测量和测试；而计算机视觉整体还处于起步阶段，初创企业纷纷涌现。

事实上，机器视觉作为人工智能领域的一个重要分支，已经开始与其他技术一起对社会产生重大影响。尽管人工智能领域的各种前沿技术存在不同程度的重叠且难以细分，但根据所采用的主要技术类别，人工智能产业可分为：深度学习、机器视觉、自然语言处理、语音识别、情境感知计算、模式识别等。其中，深度学习、机器视觉、自然语言处理是优质企业涉足最多的三大领域。它们也是人们在人工智能领域探索最多、取得最丰硕应用成果的主要领域。

深度学习、机器视觉、自然语言处理三大方向是计算机智能发展的三大功能。它们分别代表教学机器思考、教学机器观察外部世界和教学机器理解文本。机器视觉作为一项基础功能技术，是机器人自主行动的前提。它可以实现计算机系统观察、识别和判断外部环境的功能。它相当于赋予了机器人视觉，在人工智能的发展中发挥着极其重要的作用。